微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口,第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍,麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高,如果微信能把已有的技术储备开放给开发者,将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入,可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能,坑路不断,特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同,暂时只可在工具上进行播放调试,无法直接播放或者在客户端上播放。 debug的时候发现,工具上录音的路径是http://tmp/xxx.mp3,客户端上录音是wxfile://xxx.mp3。 其实呢,不是格式不同,是映射路径不同。 虽然这里做个兼容也不难,但是每次提示一行文字,很影响美观。 采样率与编码码率限制 每种采样率有对应的编码码率范围有效值,设置不合法的采样率或编码码率会导
商务会议的低效问题想必困扰着每一家企业。参会人员的长时间讨论常产生大量无用信息,记录与总结又极其耗时耗力。此外,不同语言的沟通障碍及信息安全风险也是不容忽视的隐患。有没有可能简单高效地解决这些难题?
本人最爱之一——橙子 在App使用这方面,我一直是一个挑剔的人,或者可以称得上喜新厌旧。现在做一个小软件的门槛越来越低,各种出色的、各种功能的、能够解决一些小问题的APP也越来越多。但是他们可能都不那么必须,可能还很鸡肋、功能上还很小题大做。有时候用脱离手机的较为传统的方式来解决问题才是触及到了问题的根本。好比某一些为了提高效率的APP,时间管理的APP,让你注意力集中的APP,都比不上实实在在的坐下来,动纸笔写下计划,踏踏实实的完成,期间根本不需要手机的参与。 所以,我手机里的小应用越用越少,更替速
随着计算能力的不断提升和数据规模的爆炸性增长,机器学习和大模型在人工智能(AI)领域的应用变得越来越广泛和深入。尤其是大规模机器学习模型,如深度神经网络(如GPT-3、BERT等),在自然语言处理、图像识别、语音识别等方面展现了卓越的性能。然而,如何有效地融合机器学习与大模型,提升其应用性能,仍然是当前研究和应用中的重要课题。本文将探讨机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用,并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
在智能客服的工作场景中,针对用户输入的语音信息,在语音转文字/文本(ASR→TTS)的过程中,不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误,如果单纯使用人工来进行处理,会消耗大量的人力成本。这时,可以使用句法依存分析和文本纠错接口,对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析,同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错,可以高效辅助人工,有效提升语音转文字的文本质量。
AI 科技评论按:当前的语音识别技术发展良好,各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多,比如智能音箱,还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上,AI科技评论将全文翻译如下。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项革命性的技术,正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代,腾讯云作为领先的云计算服务提供商,为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具,为他们开拓创新的道路铺平了道路。
腾讯大讲堂在9月18日走进新加坡南洋理工大学与师生分享微信背后的智能技术,以及如何更好应用智能技术开发移动应用。本次讲座作为首届在狮城新加坡鸣响战鼓“WeMage 视觉搜索挑战赛”的启动活动。在本次讲座上分别对微信背后的智能技术、语音技术在微信中的应用进行了详细的解读。 首先由来自微信模式识别中心的肖斌给大家介绍了《微信背后的智能技术》。在肖斌的讲座中,他提到,微信已经成为非常流行的社交工具,但微信的潜能不仅仅局限于此。基于智能技术,微信的图像扫一扫可以识别书籍、CD、电影海报、商品,微信摇一摇不仅可以
摘要:李彦宏早在三年前便宣称“读图时代”的到来,而瀑布流、Pinterest、Snapchat等图片应用更是掀起了图片应用之风,图片已经成为移动设备最重要的内容形态,与基于文本的网页势均力敌,图像搜索更加重要——搜索引擎做的事情本质是帮助人们从内容中找到想要的。 百度世界大会上李彦宏预测,“未来五年消费者使用语音、图像来表达需求的比例将超过50%,未来搜索方式一定会发生变革”。就在昨天百度Q3财报发布时,李彦宏对外透露,百度移动端流量超过PC,移动已成百度主阵地。百度最近一年陆陆续续推出了魔图、拍照翻译、作
在当今数字化时代,文字识别技术(OCR)已成为我们日常生活和工作中的重要工具。 OCR可以将图像或纸质文件中的文字转化为可编辑和可搜索的数字格式,为我们提供了便捷和高效的方式来处理大量的文本信息。
PaddleOCR旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库,助力开发者训练出更好的模型,并应用落地。
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今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:
【新智元导读】 现在的AI发展到什么水平了?我们总说“超越人类水平”,有没有一个量化的标准,来让我们理性的认识AI发展水平,刺破火热AI的迷雾?电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%,与人类水平相当谈起,这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准,涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。 微软上周宣布,在语音转文字上,他们的
编者按:新手上路都会有一个疑问,如果自己没有相关基础,如何学习晦涩的专业知识?此前雷锋网编译了《从0到1:我是如何在一年内无师自通机器学习的?》,这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习,GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文名为《Deep Learning Papers Reading Roadmap》,雷锋网奕欣及老吕IO整理编译,未经许可不得转载。 0. 深度学习的“圣经” 提到入门级的书,就不得不提这一本 Bengio Yoshua,Ian J.
人工智能珠宝设计师是怎么一种存在? 人工智能可以在珠宝设计里起到什么作用? 珠宝被赋予智能,已经不算新闻了,在时尚界已有多种尝试,这里有2个智能珠宝(首饰)的案例: 初创公司 Cuff 发布 9 款智
以声音这种更方便、亲近的交流方式能传递的信息比文字更多,语音、语气、语调甚至停顿长短都能反应一个人的情绪变化,不少年轻用户看来,声音可以让自己更贴切地感知到对方的存在。
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1 图像识别是什么? 2 图像识别的应用场景有哪些? 什么是图像识别 图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别
伴随着图像处理技术的飞速发展,推动了图像识别技术的产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。
点击上方蓝色“程序猿DD”,选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料! 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具 ——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手,让我们的文档处理变得轻松愉快,就像吃了一块巧克力一样。现在,让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法:
机器之心报道 机器之心编辑部 这个文本 OCR 小工具,能让你「所截即所得」。 在我们办公时,是不是经常遇到图片内容转文字的需求? 你是用什么工具解决的呢?是手机自带拍照转文字功能?还是使用 QQ 里面的工具? 今天我们就为大家介绍一款 GitHub 用户 ianzhao05 刚发布的小工具——textshot,只需要截屏就能实时生成文字。读者也可以通过此项目大致了解如何对图像中的文本进行识别。 项目链接:https://github.com/ianzhao05/textshot 使用方法 运行 text
语音识别是现在很多人都想了解的概念,其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的,尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景,使用需求非常大。
引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践,介绍腾讯深度学习平台Mariana,本文为第一篇。 深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习领域的热点,在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务,在2014年第一季度,即拥有3.96亿月活跃用户的微信,8.48亿月活跃用户的
欢迎回来。 上篇主要回答了一些对人工智能发展基本看法的问题,希望能给大家带来对人工智能未来发展的新想法;接着根据人工智能的主流能力,即图像识别能力、语音语义理解、数据分析能力、机器人技术,开始举例介绍AI具体的应用领域,并穿插了一些笔者浅薄的看法。 前文介绍完了图像识别能力的应用,接下来继续介绍剩下的部分。 应用领域介绍 第二部分 语音语义理解能力的应用 如今的基础的语音转文字、文字翻译技术,跟以前相比,已经有很大的不同了:语音转文字中,当有同音字、同音词或不清楚的输入时,现在的系统会根据对上下文的分析,对
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现,该框架可以同时支持多种图像识别算法,并提供了灵活的配置方式和容错机制,可广泛应用于各类业务场景。
随着手机多项黑科技功能的加入,越来越多的人喜欢使用手机来完成一些办公类的工作,比如:无线投屏、数据传输、语音转文字等等,这其中语音转文字的需求最大,也是困扰大家的一个共同问题。那么,语音转文字应该怎么做呢?下面就安利给大家一个工具,有3种方法可以助你实现语音转转文字!
目前,录音转文字的需求越来越大,不管是学生课堂笔记,还是白领开会笔记,又或是记者外出采访,需要将实时语音或者音频文件快速整理成文字,转换成电子档都有这样的需求。
相信很多人都了解过录音转文字助手,但是还不知道录音转文字助手是怎么操作的,也不知道录音转文字助手如何实现语音转文字。没关系,如果你不知道录音转文字助手怎么用,可以看看接下来的操作。
AI科技评论按:据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据,超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计,到2050年这一数据将达到9亿。与此同时,手语作为听障者使用较多的语言,能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 林立宏 校对 / J叔 整理 / 雷锋字幕组 本期论文 Visual Attribute Transfer through Deep Image
手机上很多输入法都是自带语音转文字的功能的,操作方法也大同小异,所以这里就不详细推荐具体哪种输入法了,只说下具体操作:
随着当代社会互联网的普及,很多人看书或者写作文、日记的时候,都会选择用手机。但可能经常都会有一个烦恼,就是找到自己想要的资料,但是无法复制粘贴,如果是很长的文章就会非常的耗时间。那么这个时候,如果能够直接把图片转文字就会非常方便。
很多人经常问我,语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题,其实通过手机自带的语音转文字功能,或者微信这样的常见应用可以实现。
vivo手机其实也可以将语音转文字,只是很多人不知道具体的操作方法。下面就来给大家介绍下,vivo手机语音转文字如何操作,教你如何一键搞定语音转文字。
问耕 编译自 Source Dexter 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题。Source Dexter网站创办人。 TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上。 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者
因为随着移动互联网的繁荣发展,社会已经迎来了移动应用井喷时代,而出于对业务模式创新,以及用户体验优化的追求,以前很多依赖特定仪器才能实现的技术和操作开始适配到移动端, OCR技术就是这股移动化浪潮中相当受到瞩目的技术之一。
平时我们都会在电脑上查些资料,所以电脑真的方便了我们的生活和工作很多,于是呢对于电脑的操作了解的越多,对我们的生活和工作也是好处越多的。那么大家平时会在电脑上进行图片转文字的操作吗?这是小编新学到的一个新技能,分享给大家吧!
早上的论坛可以在爱奇艺下载视频 下午的分论坛是多个同时进行的,我也只去了一部分,这里先按时间顺序写自己的一些收获,之后会从另外的角度做一个总结。 如果觉得我的整理对你有帮助,欢迎sta
相信大家都听说过录音转文字助手,知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近,录音转文字助手又迎来了更新,新增语音翻译功能,可以实现实时对话语音翻译,中英文之间的交流再也不需要担心了。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
导读:为什么要使用机器来理解音频内容呢?一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下,由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情,在图片和文本处理方面,快速理解尚有一定实现的可能,古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑,描述一个人骑着快马路过一个石碑,看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容,即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难,我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
导读:深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法,深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征(feature)。作为当下最热门的话题,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。 目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等,这些深度学习框架
图片转文字,用到的就是OCR识别技术,针对网络上复杂字体实现精确识别功能,经常用于社交、电商、学习等场景。传统的将图片识别文字的方式选择手动书写,随着AI智能技术的应用,以OCR智能识别工具由于使用简单、转写效率高逐渐代替传统的手动书写。下面给大家分享三款超好用的图片转文字工具,看看你喜欢的有没有上榜。
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